[M-GI30] Data assimilation: A fundamental approach in geosciences

[MGI30-06] Development of Data Assimilation System for Atmospheric Density to Improve Satellite's Orbit Prediction Accuracy

*加藤 博司¹、日南川 英明¹、秋山 恭平¹、秋山 祐貴¹、中野 将弥²、大日向 大地²、中村 信一¹ (1.宇宙航空研究開発機構、2.富士通株式会社)

キーワード：衛星軌道予測、大気密度、データ同化

低軌道環境には、わずかに大気が存在する。そのため、低軌道衛星の軌道予測の高精度化には、大気から受ける抵抗（大気抵抗）を高精度に予測することが必要不可欠となっている。大気抵抗は、大気密度、各衛星の弾道係数（質量、断面積、抵抗係数）から計算できるが、大気密度の不確かさが、大気抵抗予測の不確かさの大部分を占めると言われている。
大気密度の予測モデルは、これまで、いくつか提案されている。それらは、低軌道環境の観測情報は、非常に乏しいが、わずかに存在する衛星観測情報に基づいている。しかし、大気密度を高精度の予測することは、困難であり、衛星運用者は、軌道決定値に基づき、なんらかの補正量を求めることで、軌道予測精度を高めている。
JAXAは、2018年度から、大気密度再解析システム（データ同化システム）の開発を開始している。本システムは、地上から推定できる衛星軌跡上の大気密度平均情報と、各大気密度モデルの計算情報から、大気密度の再解析を実現するものである。大気密度観測情報としては、米国NORADが提供している各衛星の軌道情報（Two Line Element）に基づき推定することができる。大気密度モデルは、軌道分野で使われているNRLMSIS-00モデルとJacchia Bowman 2008モデルを利用している。そして、データ同化手法としては、アンサンブルカルマンフィルター、アンサンブル変換カルマンフィルタを実装している。
本発表では、大気密度再解析システムの詳細を紹介するとともに、システム検証として進めている双子実験（数値実験）の結果について報告する。